Variation in the seasonal selection of resources by woodland caribou in northern British Columbia.

Conservation planning for species of concern or importance can be aided by resource selection functions (RSFs) that identify important areas or attributes. Models that can be interpreted biologically and provide reasonable predictive capacity may best be based on data from individuals grouped into seasonal selection strategies for particular geographical areas or similarities in topographical and vegetative associations. We used logistic regression, the information-theoretic approach, satellite imagery, and locational data (n = 31 females; 16 803 locations) from global positioning system (GPS) collared woodland caribou (Rangifer tarandus caribou (Gmelin, 1788)) to model resource selection by animals during calving, summer, fall, breeding, winter, and late-winter seasons. Higher variation in resource use corresponded to times when caribou and their young were most susceptible to predation or when food resources were limited. Even with multiple selection strategies, caribou followed a general progression from higher to lower elevation habitats from calving and summer to late winter. Caribou selected against or completely avoided the burned-disturbed vegetation class in every season except summer. We incorporated RSFs with a raster geographic information system to create selection landscapes. We validated selection landscapes using withheld GPS data (n = 6077), 50 known calving sites, and Spearman’s rank correlation coefficient. Selection models and final selection landscapes performed well in validating use locations of woodland caribou in all seasons (all P < 0.003) and in predicting known calving sites (P < 0.001). When seasonal selection strategies are identified and models are coupled with validation, RSFs are effective tools to assist in conservation planning. La planification de la conservation des espèces préoccupantes ou importantes peut bénéficier de l’utilisation des fonction de sélection des ressources (RSF) qui identifient les sites et les caractéristiques d’intérêt. Les modèles qui se prêtent à des interprétations biologiques et qui possèdent une capacité raisonnable de prédiction peuvent idéalement se baser sur des données provenant d’individus regroupés en fonction de stratégies de sélection saisonnières dans des zones géographiques particulières ou des similarités d’associations topographiques ou végétales. Nous utilisons des régressions logistiques, une méthodologie basée sur la théorie de l’information, de l’imagerie satellitaire et des données de positionnement (n = 31 femelles; 16 803 relevés géographiques) de caribous des bois ((Rangifer tarandus caribou (Gmelin, 1788)) munis de colliers GPS (système de positionnement mondial) afin de modéliser la sélection des ressources par ces animaux durant les saisons de mise bas, d’été, d’automne, de reproduction, d’hiver et de fin d’hiver. Une variation plus élevée dans l’utilisation des ressources correspond aux périodes où les caribous et leurs petits sont le plus vulnérables à la prédation ou lorsque leurs ressources alimentaires sont limitées. Même avec des stratégies multiples de sélection, les caribous se déplacent en général progressivement des habitats de plus haute altitude vers ceux de plus basse altitude après la mise bas, en été et à l’automne. Les caribous font une sélection négative des habitats de la catégorie brûlés-perturbés ou les évitent entièrement en toute saison, sauf en été. Nous avons incorporé les RSF dans un système d’information géographique en trames afin de créer des paysages de sélection. Nous avons validé les paysages de sélection à l’aide de données GPS retenues (n = 6077), de 50 sites connus de mise bas et du coefficient de corrélation de rang de Spearman. Les modèles de sélection et les paysages de sélection finaux fonctionnement bien pour la validation du positionnement de l’utilisation des caribous en toute saison (tous les P < 0,003) et la prédiction des sites connus de mise bas (P < 0,001). Lorsque les stratégies saisonnières de sélection sont connues et que les modèles sont couplés à une validation, les RSF sont des outils efficaces pour aider à la planification de la conservation. [ABSTRACT FROM AUTHOR]